Linguaggio e intelligenza artificiale: come evitare errori e fraintendimenti

Le intelligenze artificiali (IA) sono diventate un elemento diffuso nella nostra vita quotidiana, utilizzate per creare immagini, migliorare l’audio dei podcast e scrivere testi. Tuttavia, un recente studio ha sottolineato che il termine “allucinazioni” per descrivere gli errori dell’IA è fuorviante e potrebbe indurre in errore. Alcuni docenti dell’Università di UC Berkeley e dell’Università di Washington hanno spiegato che parlare di “allucinazioni” rischia di dare un aspetto troppo umano alle IA, distorcendone la nostra percezione. Questo termine potrebbe minimizzare la gravità del problema, facendo credere che le risposte errate siano fenomeni casuali e inevitabili come le allucinazioni umane. I ricercatori suggeriscono di utilizzare il termine “errori” per aumentare la responsabilità dei produttori di IA e dare al pubblico la giusta prospettiva.

Può un chatbot svelare le bugie di un altro chatbot?

Un esperimento condotto dal Massachusetts Institute of Technology (MIT) ha dimostrato che formulando la stessa domanda a due versioni di ChatGPT di OpenAI, si ottenevano risposte diverse. Questo approccio creativo ha permesso di confrontare le risposte multiple e identificare le “allucinazioni” o errori. I ricercatori hanno utilizzato diversi chatbot per produrre risposte multiple alla stessa domanda, permettendo ai chatbot di confrontarsi tra loro. Questo metodo si è rivelato vincente nel risolvere il problema delle allucinazioni dell’IA. Tuttavia, il problema è insito nei “grandi modelli linguistici” che alimentano i bot, progettati per prevedere la risposta adatta sulla base di enormi quantità di dati presi dal web, senza comprendere se siano giusti o sbagliati.

I limiti insuperabili dell’IA: quali sono e come limitare i danni

Il 21 febbraio 2024, ChatGPT ha sofferto di problemi indeterminati, con utenti che hanno denunciato di aver ricevuto risposte incomprensibili in un mix di lingue senza senso. Questo incidente ha evidenziato i limiti dei Large Language Models (LLM), che non possono garantire la qualità delle risposte al 100%. Il principale limite di questi modelli è la cosiddetta “allucinazione”, quando il modello restituisce una risposta che sembra esatta ma contiene parole o frasi inventate. Questo problema è strutturale e richiede un continuo fine-tuning per ridurre gli errori. Inoltre, esistono problemi legati alla sicurezza delle informazioni personali e tecniche di attacco che possono pregiudicare l’integrità dei modelli. Le aziende stanno adottando strategie per proteggere i dati, come l’uso di modelli LLM open source, che offrono maggiori garanzie rispetto ai modelli proprietari in cloud.

Le allucinazioni del capitalismo

Le aziende tecnologiche sostengono che l’intelligenza artificiale risolverà i problemi e migliorerà la vita delle persone, ma senza regole potrebbe produrre sfruttamento e povertà. Il termine “allucinazioni” è utilizzato per descrivere risposte inventate o sbagliate delle IA, ma potrebbe alimentare una mitologia cara all’industria tecnologica. Le IA generative, come ChatGPT, sono state lanciate con promesse di libertà e democrazia, ma potrebbero finire per essere strumenti di espropriazione e saccheggio. Le aziende più ricche stanno mettendo le mani sulla conoscenza umana disponibile gratuitamente in digitale e utilizzandola per scopi privati, rinchiudendola in prodotti di proprietà. Questo potrebbe danneggiare le persone che hanno contribuito a creare questa conoscenza senza consenso. È necessario un nuovo metodo di apprendimento dell’IA per attenuare il problema delle allucinazioni e migliorare la tecnologia.

Bullet Executive Summary

L’articolo ha esplorato il problema delle “allucinazioni” dell’intelligenza artificiale, un termine che potrebbe essere fuorviante e minimizzare la gravità degli errori delle IA. Un recente studio suggerisce di utilizzare il termine “errori” per aumentare la responsabilità dei produttori di IA. Esperimenti condotti dal MIT hanno dimostrato che confrontare le risposte di diversi chatbot può aiutare a identificare e correggere gli errori. Tuttavia, i limiti dei Large Language Models (LLM) sono ancora evidenti, con problemi legati alla sicurezza delle informazioni personali e tecniche di attacco che possono pregiudicare l’integrità dei modelli. Infine, l’articolo ha discusso le implicazioni economiche e sociali delle IA generative, sottolineando la necessità di regolamentazione e nuove metodologie di apprendimento.

In conclusione, è fondamentale comprendere che l’intelligenza artificiale, pur essendo uno strumento potente, non è infallibile. Gli errori, o “allucinazioni”, delle IA devono essere gestiti con consapevolezza e responsabilità. Una nozione base correlata al tema è il concetto di “fine-tuning”, un processo di aggiustamento continuo per migliorare le prestazioni dei modelli IA. Una nozione avanzata è il “Retrival Augmented Generation” (RAG), una tecnica che combina la ricerca semantica con modelli LLM per fornire risposte più accurate e contestualizzate. Riflettendo su queste tecniche, possiamo apprezzare meglio le sfide e le opportunità offerte dall’intelligenza artificiale nel nostro mondo in continua evoluzione.